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铅发现

基于结构的药物设计核心执行引线发现在新的药物化合物的发展中提供帮助。铅发现通常始于生物医学相关的靶蛋白。理想的是,x射线晶体学或NMR数据可用于靶蛋白,但是这不是绝对的要求,其中同源性建模是可能的。靶受体与所述调查来识别的活性位点或已知参与蛋白质功能特定口袋的讨论。靶蛋白在计算上分析,并且每个目标部位的三维补体被描述和细化。

以上:由能够抑制粘着斑激酶的活性在体外和体内抑制肿瘤生长的分子对接鉴定的化合物的一个例子。

对接过程 连接请求 瑞秋 - ( UCSF码头 即时的 启发式

计算对接与执行 UCSF DOCK 包,并在基础结构ufscc药物设计核心专门用于药物发现研究这里开发其他软件。基于结构的药物设计的核心是隶属于 UF高性能计算中心和所有铅发现作业的大学超级计算集群上执行。集群的计算能力使我们能够筛选化学库大小不等,从几十万到上百万的小分子的快速,准确,经济。

结果

结果呈现给调查人员估计有目标站点的最高结合亲和力上数百小分子的名单。每个目标化合物可以在目标部位其预测方向来观看,并且提供了用于化合物排序所有必要信息。我们经常获得功能性国家癌症研究所的发育疗法程序前40名得分化合物 体外 体内 测试。

使铅发现请求,请访问我们的 Docking Request 页。

 

铅优化

x-ray

以上:一系列示出优化的初始前景的铅化合物,以改善活性位点的亲合性雷切尔图像。许多潜在的优化导线进行进一步的测试产生。

基于测定的先导化合物的优化是在已经通过计算和/或发现的化合物进行 铅发现。我们利用铅优化了在大型制药公司最常使用的两个主要工具:

Rachel和查理是SYBYL程序包的两个模块。这些方法有铅化合物转化为FDA成功的跟踪记录批准的治疗药物。

RACHEL – (Real-time Automated Combinatorial 瑞秋 - ( 即时的 启发式 Heuristic E增强 组合 瑞秋 - ( 即时的 启发式 LEAD化合物) 增强 组合 瑞秋 - ( 即时的 启发式

从一个配体/受体结构开始,拉结执行通过系统地衍生于配体用户定义网站自动铅化合物的组合优化。这些化合物的活性位点内的构象搜索,评估,只有那些与受体紧密结合被保留。然后化合物的这种新的人口被处理以形成下一代衍生物。随着时间的推移,铅化合物迭代地细化成一组高亲和性的结构。

查理

查理允许用户生成支架到活性位点的范围内单独的,停靠,高亲和性结构链接成完整的化合物。查理是在建筑结构之间的桥精通并且当紧密结合的活性位点的不同区域的子结构是本是有用的。